有偿求救，ros2 cartographer建图失败问题

cheesecaek

求救各位，我这个问题一直没在网上找到解决办法
我机器人的配置是ros2 humble，配备realsense D435i相机，有深度图、点云图、bgr图的topic，现在在用cartographer建图，但是出现了以下问题
a99608b9-bac7-41de-b237-2c18f68c7f6a-519868cbba3446fd94b48ee087bc3838_720.png
配置细节为：
launch.py文件如下
import os
from launch import LaunchDescription
from launch.substitutions import LaunchConfiguration
from launch_ros.actions import Node
from launch_ros.substitutions import FindPackageShare

def generate_launch_description():
# 定位到功能包的地址
# urdf_file_path = os.path.join(
# get_package_share_directory('birdy_cartographer'),
# 'urdf',
# '<mini_ostrich>.urdf'
# )

# robot_description = Command(['xacro', '/home/robot/face_ws/src/birdy_cartographer/urdf/mini_ostrich.urdf'])
pkg_share = FindPackageShare(package='birdy_cartographer').find('birdy_cartographer')

#=====================运行节点需要的配置=======================================================================
# 是否使用仿真时间，我们用gazebo，这里设置成true
use_sim_time = LaunchConfiguration('use_sim_time', default='false')
# 地图的分辨率
resolution = LaunchConfiguration('resolution', default='0.05')
# 地图的发布周期
publish_period_sec = LaunchConfiguration('publish_period_sec', default='1.0')
# 配置文件夹路径
configuration_directory = LaunchConfiguration('configuration_directory',default= os.path.join(pkg_share, 'config') )
# 配置文件
configuration_basename = LaunchConfiguration('configuration_basename', default='birdy_2d.lua')


#=====================声明三个节点，cartographer/occupancy_grid_node/rviz_node=================================
cartographer_node = Node(
    package='cartographer_ros',
    executable='cartographer_node',
    name='cartographer_node',
    output='screen',
    parameters=[{'use_sim_time': False}],
    arguments=['-configuration_directory', '/home/robot/face_ws/src/birdy_cartographer/config',
               '-configuration_basename', 'birdy_2d.lua'],
    remappings=[
        ('points', '/realsense_camera_node/sn036222070655/xyz/pointcloud'),
        ('imu', '/imu'),
        ('odom', '/odom')],
    )

occupancy_grid_node = Node(
    package='cartographer_ros',
    executable='cartographer_occupancy_grid_node',
    name='occupancy_grid_node',
    output='screen',
    parameters=[{'use_sim_time': False}],
    arguments=['-resolution', '0.05', '-publish_period_sec', '1'])


rviz_node = Node(
    package='rviz2',
    executable='rviz2',
    name='rviz2',
    # arguments=['-d', rviz_config_dir],
    parameters=[{'use_sim_time': use_sim_time}],
    output='screen')

#===============================================定义启动文件========================================================
ld = LaunchDescription()
ld.add_action(cartographer_node)
ld.add_action(occupancy_grid_node)
ld.add_action(rviz_node)

return ld

lua文件如下：
-- Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
-- distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
-- WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
-- See the License for the specific language governing permissions and
-- limitations under the License.

include "map_builder.lua"
include "trajectory_builder.lua"

options = {
map_builder = MAP_BUILDER,
trajectory_builder = TRAJECTORY_BUILDER,
map_frame = "map",
tracking_frame = "robot_base_frame_defined",
published_frame = "sn036222070655_color_optical_frame",
odom_frame = "odom",
provide_odom_frame = false,
publish_frame_projected_to_2d = false,
use_pose_extrapolator = true,
use_odometry = false,
use_nav_sat = false,
use_landmarks = false,
num_laser_scans = 0,
num_multi_echo_laser_scans = 1,
num_subdivisions_per_laser_scan = 10,
num_point_clouds = 1,
lookup_transform_timeout_sec = 0.2,
submap_publish_period_sec = 0.3,
pose_publish_period_sec = 5e-3,
trajectory_publish_period_sec = 30e-3,
rangefinder_sampling_ratio = 1.,
odometry_sampling_ratio = 1.,
fixed_frame_pose_sampling_ratio = 1.,
imu_sampling_ratio = 1.,
landmarks_sampling_ratio = 1.,
}

MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_2d = true
TRAJECTORY_BUILDER_2D.num_accumulated_range_data = 10
TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_data = true
return options

launch后topic列表如下：
robot@robot-minipc:~/face_ws$ ros2 topic list
/clicked_point
/constraint_list
/echoes
/goal_pose
/imu
/initialpose
/joy
/joy/set_feedback
/landmark_poses_list
/map
/odom
/parameter_events
/points2
/realsense_camera_node/description
/realsense_camera_node/sn036222070655/camera_info
/realsense_camera_node/sn036222070655/color/bgr/image_raw
/realsense_camera_node/sn036222070655/depth/u16/image_raw
/realsense_camera_node/sn036222070655/xyz/pointcloud
/robot_grf_x
/robot_state
/rosout
/scan_matched_points2
/submap_list
/system_monitor_defined
/tf
/tf_static
/trajectory_node_list
/vel_cmd
其中/map 没有输出和订阅者，仅有一个发布者；/odom 没有订阅者，有输出；/imu有订阅者，有输出

tf树如下

请问我该怎么办，能帮忙解决的话商量有偿的事情，感谢各位！

机器人小伊

针对您使用ROS2 Humble和RealSense D435i相机配合Cartographer进行建图时遇到的问题，这里有几个可能的解决方案和检查步骤。由于您提到在网上没有找到解决办法，我们可以从配置和日志分析入手，逐步排查问题。

1. 检查TF树

TF树是机器人系统中非常重要的一个部分，它负责不同坐标系之间的转换。您的TF树看起来需要仔细检查以下几点：

确保map到odom和odom到base_link（或您的机器人基础框架）的转换存在。通常，Cartographer会发布map到odom的转换，而您的机器人应该发布odom到基础框架的转换（可能是通过里程计或轮式编码器）。
检查published_frame在lua配置文件中是否正确。您设置的是sn036222070655_color_optical_frame，这通常是颜色相机的光学框架。如果Cartographer依赖于激光雷达或深度相机的框架，可能需要调整为深度相机的框架（如/realsense_camera_node/sn036222070655/xyz/optical_frame，具体取决于您的相机驱动如何命名这些框架）。

2. 验证输入数据

确保点云数据（/realsense_camera_node/sn036222070655/xyz/pointcloud）是有效的。您可以使用ros2 topic echo来查看点云数据是否正常发布。
检查IMU数据（/imu）。确保IMU数据被正确发布且格式符合Cartographer的要求。

3. 调试Cartographer

查看Cartographer的日志。启动Cartographer节点后，使用ros2 node info和ros2 topic list -v查看节点的状态和发布的主题。同时，检查终端中的输出和错误消息。
尝试简化配置。开始时，使用Cartographer的默认配置，逐步添加和修改参数，以确定哪些配置可能导致问题。
使用RViz可视化。确保RViz正确配置以显示地图、机器人位置和其他相关TF信息。

4. 检查参数配置

use_sim_time：如果您不是在仿真环境中运行，确保所有节点的use_sim_time都设置为false。
重映射：在launch.py中，您已经为重映射设置了参数，但请确保这些重映射正确无误，并且与您的TF树和主题命名一致。

5. 硬件和驱动

确保RealSense驱动正常工作。使用realsense-viewer或其他工具验证相机和IMU数据是否按预期工作。

6. 尝试不同的配置和版本

尝试使用不同的Cartographer配置。有时，配置中的小更改（如增加子图数量或调整扫描匹配参数）可以显著提高性能。
考虑使用不同版本的ROS2或Cartographer。虽然这通常不是首选方法，但有时软件更新可能包含重要的修复。

有偿帮助

如果您在尝试上述步骤后仍然遇到问题，并且愿意寻求有偿帮助，可以考虑联系专业的ROS开发者或咨询机构。在联系他们之前，准备好详细的日志、配置和您的硬件信息，这将有助于他们更快地诊断问题。同时，确保您有权分享这些信息，并遵守任何相关的隐私和许可协议。

以上为生成回答，仅供参考～

cheesecaek

@小伊 imu和点云图数据都是有效的
odom到基础框架的转换应该是在哪里发布呢，是/odom里的一部分信息吗

机器人小伊

IMU（惯性测量单元）和点云图数据在定位与导航系统中都是至关重要的。关于odom（里程计）到基础框架的转换以及发布位置的问题，这通常涉及到SLAM（即时定位与地图构建）系统或相关的机器人导航系统。

首先，IMU数据提供了关于设备运动（包括加速度和角速度）的实时信息，这对于确定设备的当前位置和姿态至关重要。在SLAM系统中，IMU数据常被用于辅助或增强视觉或激光数据的处理，以提高定位的准确性和鲁棒性。

点云图数据则是由激光扫描仪或深度相机等设备生成的，它表示了环境中物体的三维形状和位置。在SLAM系统中，点云图数据被用于构建环境地图，并帮助机器人在未知环境中进行导航。

至于odom到基础框架的转换，这通常是在SLAM系统的后端处理中完成的。后端处理负责整合来自不同传感器（如IMU和激光扫描仪）的数据，以估计机器人的全局位置和姿态。在这个过程中，odom信息（表示机器人相对于起始位置的移动）被转换为相对于基础框架（通常是全局坐标系）的位置和姿态。

关于odom信息的发布位置，这取决于具体的SLAM系统实现和所使用的软件框架。在一些系统中，odom信息可能被发布到一个特定的ROS（机器人操作系统）主题上，如/odom。然而，这并不是一个固定的规则，因为不同的系统和框架可能有不同的命名约定和数据结构。

因此，要确定odom到基础框架的转换是在哪里发布的，以及它是否是/odom主题的一部分信息，你需要查阅你所使用的SLAM系统或机器人导航系统的文档。这些文档通常会提供关于数据发布、接收和处理的详细信息。

总的来说，IMU和点云图数据在SLAM系统和机器人导航中都扮演着重要角色。它们共同为机器人提供了关于其环境和自身运动状态的准确信息，从而实现了精确的定位和导航。而odom到基础框架的转换则是这些系统中的一个关键步骤，它确保了机器人能够在全局坐标系中准确地定位自己。

以上为生成回答，仅供参考～

cheesecaek

@小伊我现在添加了/scan
但是出现了这样的错误
[cartographer_node-1] [WARN] [1731389704.922721691] [cartographer logger]: W1112 13:35:04.000000 9809 sensor_bridge.cpp:211] Ignored subdivision of a LaserScan message from sensor scan because previous subdivision time 621355968017313897 is not before current subdivision time 621355968017313897

这是/scan信息
header:
stamp:
sec: 1
nanosec: 731389761
frame_id: sn036222070655_color_optical_frame
angle_min: -3.1415927410125732
angle_max: 3.1415927410125732
angle_increment: 0.01745329238474369
time_increment: 0.0
scan_time: 0.03333333507180214
range_min: 0.0
range_max: .inf
ranges:

0.060172129422426224
0.060187626630067825
0.16551685333251953
0.17524026334285736
0.17530372738838196
0.17934346199035645
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
0.05927778407931328
0.016912968829274178
0.016490917652845383
0.01663563959300518
0.015802869573235512
0.015388795174658298
0.0145117761567235
0.014104803092777729
0.01370001956820488
0.013886692933738232
0.014478813856840134
0.01408478245139122
0.013693698681890965
0.01330582145601511
0.012921440415084362
0.013148977421224117
0.013758635148406029
0.01338726095855236
0.013635726645588875
0.014252007938921452
0.01327565312385559
0.013540619984269142
0.01478188019245863
0.01381466444581747
0.01409725658595562
0.014387893490493298
0.01569528691470623
0.014686097390949726
0.015047354623675346
0.015988286584615707
1.256740927696228
1.236456036567688
1.2584118843078613
1.3163059949874878
1.3377922773361206
1.3172674179077148
1.3428338766098022
1.3686951398849487
1.3494243621826172
1.3588370084762573
1.341367483139038
1.3678548336029053
1.3244167566299438
1.3933404684066772
1.3438928127288818
1.3443493843078613
1.266227126121521
1.2149559259414673
1.0956717729568481
1.1414600610733032
1.1310813426971436
0.9774243235588074
1.0198127031326294
0.9605922698974609
1.0036917924880981
0.9597606062889099
0.8668673038482666
0.9069702625274658
0.9116668701171875
0.8550470471382141
0.8989764451980591
0.8451510667800903
0.8862372636795044
0.8610127568244934
0.9344863891601562
0.854889988899231
0.8918543457984924
0.9670906662940979
0.9246839284896851
0.9990550875663757
1.1380897760391235
0.9220139980316162
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
.inf
0.10156688839197159
0.09941650182008743
0.09989584237337112
.inf
.inf
.inf
'...'
intensities: []

机器人小伊

错误信息显示Cartographer（一个用于机器人SLAM的库）在处理来自/scan话题的激光扫描数据时遇到了问题。具体来说，错误是关于激光扫描消息的细分时间戳，即Cartographer期望每个新的扫描数据的时间戳要晚于前一个数据的时间戳，但在这个情况下，时间戳没有正确递增。

错误分析

错误消息：

[cartographer_node-1] [WARN] [1731389704.922721691] [cartographer logger]: W1112 13:35:04.000000  9809 sensor_bridge.cpp:211] Ignored subdivision of a LaserScan message from sensor scan because previous subdivision time 621355968017313897 is not before current subdivision time 621355968017313897

这表明Cartographer试图处理一个激光扫描消息，但发现该消息的时间戳（或细分时间）与上一个消息的时间戳相同，这是不符合预期的。这可能是由于多种原因造成的，包括但不限于：

时间戳未正确更新：发送/scan消息的系统或节点可能没有正确更新时间戳。
数据发送频率：如果/scan数据的发送频率非常低，或者由于某种原因暂停发送，然后突然恢复，可能会导致时间戳未正确递增。
系统时间问题：系统时间的不一致或错误也可能导致此类问题。

解决步骤

检查时间戳：
- 确保每个/scan消息的时间戳（header.stamp）是递增的。你可以通过订阅/scan话题并打印时间戳来检查这一点。
检查数据发送频率：
- 确认激光扫描数据的发送频率。如果频率非常低，尝试调整以提供更频繁的数据。
检查系统时间：
- 确保运行Cartographer和发布/scan消息的节点的系统时间是同步的。
查看Cartographer配置：
- 检查Cartographer的配置文件，确保关于激光扫描的处理设置是正确的。特别是与时间相关的设置，如tracking_from_tracking_odometry_frame、tracking_frame等。
调试和日志：
- 增加日志记录的详细级别，以便更深入地了解问题发生的上下文。
- 使用ROS的工具如rostopic echo和rqt_plot来监控/scan话题的数据和频率。
软件更新和兼容性：
- 确保你使用的Cartographer版本与ROS发行版兼容。
- 查看是否有关于此问题的已知bug或修复。

通过上述步骤，你应该能够诊断并解决导致这个警告的问题。如果问题仍然存在，可能需要更深入地检查Cartographer的源代码或寻求社区的帮助。

以上为生成回答，仅供参考～

cheesecaek

@小伊发布的时间戳不递增是为什么呢

机器人小伊

发布的时间戳不递增可能由多种原因造成，以下是一些可能的原因：

时间戳生成机制问题：
- 在某些系统或应用中，时间戳的生成可能依赖于特定的算法或逻辑。如果这些算法或逻辑存在缺陷或配置不当，可能导致生成的时间戳不递增。
- 例如，在某些版本控制系统中（如Git），时间戳可能不会随着每次提交而递增，而是仅在文件内容发生变化时更新。
系统时间同步问题：
- 如果系统时间没有正确同步，例如由于网络时间协议（NTP）故障或手动更改系统时间，可能导致生成的时间戳不递增。
- 在分布式系统中，如果各个节点的时间没有同步，也可能导致时间戳不一致。
并发操作导致的时间戳冲突：
- 在高并发环境中，多个操作可能同时尝试生成时间戳。如果生成时间戳的机制不够精细，可能会导致多个操作生成相同的时间戳。
- 这种情况在数据库操作中尤为常见，特别是当多个事务在极短的时间内启动时。
缓存机制导致的时间戳未更新：
- 在某些应用或系统中，为了提高性能，可能会采用缓存机制来存储时间戳。如果缓存没有正确更新或清除，可能导致显示的时间戳与实际时间不符。
- 例如，在高德地图的家人地图功能中，如果缓存机制导致时间戳没有更新，即使有新的信息，也不会显示最新的时间戳。
人为干预或错误：
- 人为更改时间戳或系统配置错误也可能导致时间戳不递增。
- 例如，在Laravel框架中，如果模型中没有设置时间戳字段或数据库表中缺少时间戳字段，或者手动更新了时间戳字段的值，都可能导致时间戳不自动更新。
时间戳精度问题：
- 如果时间戳的精度不够高（例如只精确到秒），在极短的时间内（如毫秒或微秒级）可能无法区分不同的时间戳。
- 这种情况在数据库操作中尤为明显，特别是当使用微秒级时间戳时，可能存在多个记录具有相同时间戳的情况。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

确保系统时间正确同步，避免由于时间同步问题导致的时间戳错误。
在高并发环境中，采用更精细的时间戳生成机制，如使用毫秒级或更高精度的时间戳。
定期检查并更新缓存机制，确保缓存中的时间戳是最新的。
在应用中正确配置时间戳字段和更新逻辑，避免人为干预或错误导致的时间戳问题。
如果需要更高的时间戳精度，可以考虑使用更高精度的时间戳类型或算法。

总之，发布的时间戳不递增可能由多种原因造成，需要根据具体情况进行分析和解决。

以上为生成回答，仅供参考～

cheesecaek

@小伊请告诉我timestamp中每个变量的含义

机器人小伊

在数据库、编程和计算机科学中，"timestamp"（时间戳）是一个表示特定日期和时间点的值。时间戳通常以数字或字符串的形式出现，包含多个部分，每个部分代表不同的时间单位。虽然时间戳的具体格式可能因系统和应用程序而异，但以下是一些常见的时间戳变量及其含义：

年（Year）：
- 表示事件发生的具体年份。例如，2023。
月（Month）：
- 表示事件发生的月份。通常，月份用数字表示，从1（一月）到12（十二月）。例如，03 表示三月。
日（Day）：
- 表示事件发生在该月的哪一天。例如，15 表示十五日。
时（Hour）：
- 表示事件发生的时间点的小时数。通常使用24小时制（00到23）。例如，14 表示下午2点。
分（Minute）：
- 表示事件发生的时间点的分钟数。例如，30 表示30分钟。
秒（Second）：
- 表示事件发生的时间点的秒数。例如，45 表示45秒。
毫秒（Millisecond）（可选）：
- 表示事件发生的时间点的毫秒数。通常用于需要更高精度的时间记录。例如，123 表示123毫秒。
微秒（Microsecond）（可选）：
- 表示事件发生的时间点的微秒数。进一步提高了时间精度。例如，456789 表示456,789微秒。
纳秒（Nanosecond）（可选）：
- 表示事件发生的时间点的纳秒数。提供了极高的时间精度。例如，123456789 表示123,456,789纳秒。
时区（Timezone）（可选）：
- 表示事件发生时的地理位置时区。例如，UTC（协调世界时），PST（太平洋标准时间），CET（中欧时间）等。
日期时间偏移（Date-Time Offset）（可选）：
- 以小时和分钟的形式表示相对于UTC的时间偏移。例如，+02:00 表示东二区时间。

一个典型的时间戳例子可能是 "2023-03-15T14:30:45.123Z"，其中：

2023 是年
03 是月
15 是日
T 是日期和时间的分隔符（ISO 8601格式）
14 是小时
30 是分钟
45 是秒
.123 是毫秒
Z 表示这是UTC时间（零时区）

注意，时间戳的具体格式和包含的信息取决于使用的系统和标准。例如，UNIX时间戳通常只表示自1970年1月1日以来的秒数或毫秒数，不包含日期和时间的各个部分。

以上为生成回答，仅供参考～